RuoYi AI是企业级AI助手平台，开箱即用，集成FastGPT、扣子、DIFY等主流AI平台，支持上百种大语言模型。提供RAG技术、知识图谱、数字人和AI流程编排能力，支持本地化部署保障数据隐私，采用Spring Boot 3.4 + Spring AI架构，为开发者提供一站式AI应用开发解决方案。

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RuoYi AI 企业级AI助手平台，开箱即用的智能AI平台，深度集成 FastGPT、扣子(Coze)、DIFY 等主流AI平台，提供先进的RAG技术、知识图谱、数字人和AI流程编排能力，支持 OpenAI GPT-4、DeepSeek、通义千问Qwen、智谱AI 等主流模型。

🧩 丰富模型：内置SSE、websocket等网络协议，支持对接OpenAI、DeepSeek、ChatGLM、等上百个大语言模型。

📚 RAG支持：集成Milvus/Weaviate向量库、本地向量化模型及Ollama调用本地LLM，实现完全本地化的高效检索与生成，保障数据隐私与性能。

🛠️ MCP协议支持：开发者只需按照MCP标准开发一次工具接口，即可被所有支持MCP协议的模型或平台复用。

🎯 Dify集成：完美兼容Dify工作流，支持导入Dify应用配置，无缝迁移现有Dify项目，降低迁移成本。

🤖 Coze集成：支持Coze Bot配置导入，兼容Coze工作流格式，让您轻松迁移和管理Coze机器人。

⚡ FastGPT集成：支持FastGPT知识库格式，兼容FastGPT应用配置，实现快速迁移和无缝对接。

🧑‍💼 AI数字人集成：兼容Live2D，GPT-SoVITS，火山引擎等，实现数字人对口型，语音交互。

🧑‍💻 AI编程：将Claude AI的强大能力直接集成到开发环境中，提供智能代码生成、调试、重构等功能。

RuoYi AI 平台核心优势

智能AI引擎

• 多模型接入：支持 OpenAI GPT-4、Azure、ChatGLM、通义千问、智谱AI 等主流模型
• AI平台集成：深度集成 FastGPT、扣子(Coze)、DIFY 等主流AI应用平台
• Spring AI MCP 集成：基于模型上下文协议，打造可扩展的AI工具生态系统
• 实时流式对话：采用 SSE/WebSocket 技术，提供丝滑的对话体验
• AI 编程助手：内置智能代码分析和项目脚手架生成能力

AI平台生态集成

• FastGPT 深度集成：原生支持 FastGPT API，包括知识库检索、工作流编排和上下文管理
• 扣子(Coze) 官方SDK：集成字节跳动扣子平台官方SDK，支持Bot对话和流式响应
• DIFY 完整兼容：使用 DIFY Java Client，支持应用编排、工作流和知识库管理
• 统一聊天接口：提供统一的聊天服务接口，支持多平台无缝切换和负载均衡

本地化RAG方案

• 私有知识库：基于 Langchain4j 框架 + BGE-large-zh-v1.5 中文向量模型
• 多种向量库：支持 Milvus、Weaviate、Qdrant 等主流向量数据库
• 数据安全可控：支持完全本地部署，保护企业数据隐私
• 灵活模型部署：兼容 Ollama、vLLM 等本地推理框架

AI创作工具

• AI 绘画创作：深度集成 DALL·E-3、MidJourney、Stable Diffusion
• 智能PPT生成：一键将文本内容转换为精美演示文稿
• 多模态理解：支持文本、图片、文档等多种格式的智能处理

知识图谱与智能编排

• 知识图谱构建：自动从文档和对话中提取实体关系，构建可视化知识网络
• AI 流程编排：可视化工作流设计器，支持复杂AI任务的编排和自动化执行
• 数字人交互：集成数字人形象，提供更自然的人机交互体验
• 智能推理引擎：基于知识图谱的智能推理和问答能力

RuoYi AI 平台技术架构

核心框架

后端架构：Spring Boot 3.4 + Spring AI + Langchain4j

数据存储：MySQL 8.0 + Redis + 向量数据库（Milvus/Weaviate/Qdrant）

前端技术：Vue 3 + Vben Admin + Naive UI

安全认证：Sa-Token + JWT 双重保障

文档处理：PDF、Word、Excel 解析，图像智能分析

实时通信：WebSocket 实时通信，SSE 流式响应

系统监控：完善的日志体系、性能监控、服务健康检查

ruoyi-ai/
├── 🚀 ruoyi-admin/                    # 管理启动模块
│   ├── src/main/java/
│   │   └── org/ruoyi/
│   │       ├── RuoYiAIApplication.java         # 主启动类
│   │       ├── RuoYiAIServletInitializer.java  # 容器部署初始化
│   │       └── controller/                     # 控制器
│   ├── src/main/resources/
│   │   ├── application.yml                     # 主配置文件
│   │   ├── application-dev.yml                 # 开发环境配置
│   │   ├── application-prod.yml                # 生产环境配置
│   │   ├── mcp-server.json                     # MCP服务器配置
│   │   ├── banner.txt                          # 启动横幅
│   │   └── logback-plus.xml                    # 日志配置
│   └── pom.xml
│
├── 🔧 ruoyi-common/                   # 通用模块组
│   ├── ruoyi-common-bom/           # 依赖包管理
│   ├── ruoyi-common-core/          # 核心模块(常量、工具类、配置)
│   ├── ruoyi-common-chat/          # 聊天通用模块
│   ├── ruoyi-common-security/      # 安全模块(认证、授权)
│   ├── ruoyi-common-redis/         # Redis缓存模块
│   ├── ruoyi-common-mybatis/       # MyBatis数据库模块
│   ├── ruoyi-common-web/           # Web通用模块
│   ├── ruoyi-common-satoken/       # SaToken权限模块
│   ├── ruoyi-common-oss/           # 对象存储模块
│   ├── ruoyi-common-pay/           # 支付模块
│   ├── ruoyi-common-sms/           # 短信模块
│   ├── ruoyi-common-mail/          # 邮件模块
│   ├── ruoyi-common-excel/         # Excel处理模块
│   ├── ruoyi-common-log/           # 日志模块
│   ├── ruoyi-common-json/          # JSON序列化模块
│   ├── ruoyi-common-encrypt/       # 加解密模块
│   ├── ruoyi-common-sensitive/     # 数据脱敏模块
│   ├── ruoyi-common-idempotent/    # 幂等性模块
│   ├── ruoyi-common-ratelimiter/   # 限流模块
│   ├── ruoyi-common-tenant/        # 多租户模块
│   ├── ruoyi-common-translation/   # 翻译模块
│   └── ruoyi-common-doc/           # 接口文档模块
│
├── 📦 ruoyi-modules/                  # 业务模块组
│   ├── ruoyi-system/               # 系统管理模块
│   │   ├── controller/             # 用户、角色、菜单、部门等管理
│   │   ├── service/                # 业务逻辑层
│   │   ├── domain/                 # 实体类
│   │   └── mapper/                 # 数据访问层
│   ├── ruoyi-chat/                 # 聊天业务模块
│   │   ├── controller/             # 聊天接口
│   │   ├── service/                # 聊天服务(OpenAI、FastGPT、Dify等)
│   │   ├── domain/                 # 聊天相关实体
│   │   └── config/                 # 聊天配置
│   └── ruoyi-generator/            # 代码生成模块
│       ├── controller/             # 代码生成接口
│       ├── service/                # 代码生成服务
│       └── util/                   # 生成工具类
│
├── 🔌 ruoyi-modules-api/              # API接口模块
│   ├── ruoyi-system-api/           # 系统API接口定义
│   ├── ruoyi-chat-api/             # 聊天API接口定义
│   └── ruoyi-knowledge-api/        # 知识库API接口定义
│
├── 🚀 ruoyi-extend/                   # 扩展模块
│   ├── ruoyi-mcp-server/           # MCP(Model Context Protocol)服务器
│   │   ├── src/main/java/          # MCP服务器实现
│   │   └── pom.xml
│   └── ruoyi-ai-copilot/           # AI编程助手
│
├── 📜 script/                         # 脚本文件
│   ├── deploy/                     # 部署相关脚本
│   │   ├── build-docker-images/    # Docker镜像构建
│   │   ├── deploy/                 # 部署配置
│   │   └── one-step-script/        # 一键部署脚本
│   ├── docker/                     # Docker配置文件
│   │   └── weaviate/               # Weaviate向量数据库配置
│   └── sql/                        # 数据库脚本
│       ├── ruoyi-ai.sql            # 初始化SQL
│       └── update/                 # 更新SQL脚本
│
├── 📝 logs/                           # 日志文件目录
├── 🖼️ image/                          # 项目图片资源
├── pom.xml                         # 根项目Maven配置
├── README.md                       # 项目说明文档
└── LICENSE                         # 开源协议

开发环境要求

RuoYi AI 平台演示

RuoYi AI 开源地址

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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